给黑白图像自动上色一直是个很有趣的话题,这方面的技术可广泛应用于旧照片和旧视频的修复,使百年旧照重新焕发生机。我们也会经常看到一些黑白照片修复成品,即使是上个世纪早期的旧照片,经过着色以后效果也十分惊艳。
人工智能和深度学习技术逐渐在各行各业中发挥着作用,尤其是在计算机视觉领域,深度学习就像继承了某些上帝的功能,无所不能,令人叹为观止。照片承载了很多人在某个时刻的记忆,尤其是一些老旧的黑白照片,尘封于脑海之中,随着时间的流逝,记忆中对当时颜色的印象也会慢慢消散,这确实有些可惜。但随着科技的发展,这些已不再是比较难的问题。在这篇文章中,将带领大家领略一番深度学习的强大能力——将灰度图像转换为彩色图像。文章使用PyTorch从头开始构建一个机器学习模型,自动将灰度图像转换为彩色图像,并且给出了相应代码及图像效果图。整篇文章都是通过iPython Notebook中实现,对性能的要求不高,读者们可以自行动手实践一下在各自的计算机上运行下,亲身体验下深度学习神奇的效果吧。 PS:不仅能够对旧图像进行着色,还可以对视频(每次对视频进行一帧处理)进行着色哦!闲话少叙,下面直接进入正题吧。
黑白照片,在我们日常生活中已很难见到,在技术不发达的过去,它承载了无数人的美好的回忆。今天,小白为大家带来神奇的图像着色技术,在图像着色技术的帮助下,黑白照片记载美好的回忆将愈发色彩斑斓。
王新民 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 最近,来自加州大学伯克利分校的RICHARD ZHANG、JUN-YAN ZHU、PHILLIP ISOLA等人写了一篇题为“用Learned
OpenCV4.0发布以后,有很多新的特性与黑科技支持,无论是支持OpenVINO加速、图计算模块、二维码识别,还是DNN中新增加的人脸检测与识别模型,作为OpenCV开发者的我深深被吸引,几乎只要有时间就会一个一个的去发现与之前的不同之处。OpenCV DNN模块,不仅支持图像分类、对象检测、人脸检测、图像分割等操作除外,还支持对灰度图像的自动彩色化转换,而且效果十分靠谱,亲测有效!
如今,上色都是人手工用Photoshop做的,一张图片要花好几个月才能完成,需要进行大量调查研究,光是其中的一张脸就需要多达20层图层。但是,基于深度神经网络的自动着色机器人,可以几秒钟就实现PS几个月的效果,而且成效越来越惊人。 下面,我们将分三个步骤展示如何打造你自己的着色神经网络。第一部分讲解核心逻辑。我们将构建一个40行代码的神经网络,作为“Alpha”着色机器人,这个代码片段实际上没有太多的魔法,但可以让你熟悉基本操作。 然后,我们将创建一个可以泛化的神经网络——“Beta”版本。Beta机器人能
最近我们发现了一些非常有趣的开源机器学习库并把它们列成了一个清单,今天就一起来分享以下吧。
现如今,将图片彩色化是通常用Photoshop处理的。一幅作品有时候需要用一个月的时间来着色。可能单单一张脸就需要20层的粉色、绿色和蓝色阴影才能让它看起来恰到好处。为了了解这一过程,你可以看看下面这
0,图像上色及其分类 图像上色一般分为两种:无引导上色和有引导上色。 顾名思义,无引导指的是全交由算法进行自动化上色,而有引导则在上色过程中有人为(其它参照)干预,比如给出一幅风格参考图像或指定某一区域为特定颜色。 图像上色的主要难点比如:1)数据集获取;2)上色的语义辨识性,前背景、各目标实例独立色彩效果;3)合理统一的评估方法等 结合GAN的上色方案一般具有一些优点是:1)GAN生成模型擅长图像转换任务,而图像上色也属于图像转换;2)训练效果引入判别器判定,对抗损失可视作一种”学习出来“的loss,减免
我们常用的搜索引擎百度,它的搜索框内有一个小相机,不知道大家有没有注意,我们将照片上传可以找到相似图片以及图片的出处。
Python 是一种功能强大的编程语言,具有大量的库和模块。其中一个库是 NumPy,它用于数值计算和处理大型多维数组和矩阵。另一个用于Python图像处理的流行库是Pillow,它是Python Imaging Library(PIL)的一个分支。
图片验证码识别的可以分为几个步骤,一般用 Pillow 库或 OpenCV 来实现,这几个过程是:
选自arXiv 作者:Richard Zhang等 机器之心编译 参与:李泽南 UC Berkeley 的研究人员近日推出了一种利用深度学习对黑白图像进行实时上色的模型,并开源了相关代码。该研究的论文将出现在 7 月 30 日在洛杉矶举行的 SIGGRAPH 2017 计算机图像和交互技术大会上。 论文链接:https://arxiv.org/abs/1705.02999 Demo 和代码链接:https://richzhang.github.io/ideepcolor/ 在计算机图形学领域中,一直存在两种
说到人工智能,大家第一想到的应该会是人脸识别,因为这也是最近出现最频繁的名词,手机、交通、安防等领域都涉及到了人脸识别技术,但是大家应该把眼光放远一些,就会看到更加高科技的人工智能在我们不知道的领域已
由于字符显示的长宽不是相等的,为了转换后的字符画比例正常,我们需要将原图的比例进行压缩。
在谷歌最近提交的论文《Tracking Emerges by Colorizing Videos》中,研究人员引入了一种为灰度视频着色的卷积神经网络,但它只需要参考单帧已着色的参考图像,并复制参考帧的颜色。在新方法中,神经网络可以自动无监督地对物体进行视觉追踪。更重要的是,尽管模型并未明确地为目标追踪进行训练,但它仍然可以追踪多个目标、追踪被遮挡的目标、并适应目标的变形保持稳定追踪——这并不需要任何经过标注的训练数据。
给定一个JPG/PNG/BMP格式的彩色图像文件,使用Python+pillow+numpy将其转换为灰度图像,原始彩色图像每个像素颜色值的平均值作为灰度值。
在数字图像处理领域,图像上色 一直是一个重要的课题。传统的图像上色方法通常需要人工干预,耗时且效果有限。
【新智元导读】本文是作者对Reddit社区用户Amir Avni深度学习上色机器人的实现,看完本文后,你也能打造媲美大师级着色效果的自动上色神经网络应用。此外,还有一个好处,即使失败了(例如本文头图,见上),你也可以说这是艺术:) 如今,上色都是人手工用Photoshop做的,一张图片要花好几个月才能完成,需要进行大量调查研究,光是其中的一张脸就需要多达20层图层。但是,基于深度神经网络的自动着色机器人,可以几秒钟就实现PS几个月的效果,而且成效越来越惊人。 下面,我们将分三个步骤展示如何打造你自己的着色神
图像灰度直方图用来统计0到255的各灰度值在图像中的出现频次,也就是有多少个像素的值为0,多少个像素的值为1,等等。对于彩色图像,直方图为红、绿、蓝各分量的统计结果。 from os.path import isfile from PIL import Image def his(imageFile): #确保参数为图像文件 assert isfile(imageFile) and imageFile.endswith(('.bmp', '.jpg', '.png')), 'Must be image
识别验证码,需要先对图像进行预处理,去除会影响识别准确度的线条或噪点,提高识别准确度。
Python有很多库可以进行图像文件的读写,比如图像处理包pillow,科学绘图库matplotlib等。 Pylibtiff用于tiff文件的读写,matplotlib本身不支持tiff图像。 下面简单给出使用的示例:
我们要先安装PIL:pip install Pillow-7.1.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl PIL的open()函数用于创建PIL图像对象 下面开始进行测试:
PIL 全称为 Python Imaging Library,已经是 Python 平台事实上的图像处理标准库了。PIL 功能非常强大,但 API 却非常简单易用。**由于 PIL 仅支持到 Python 2.7,**加上年久失修,于是一群志愿者在 PIL 的基础上创建了兼容版本 Pillow(因此 Pillow 兼容 PIL 的绝大多数语法),支持最新的 Python 3.x,又加入了许多新特性,因此推荐使用 Pillow。
Python有很多的数字图像处理相关的包,像PIL, Pillow, OpenCV, scikit-image等等。 其中PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理,功能有限。 OpenCV实际上是一个c++库,只是提供了Python接口。 scikit-image是基于SciPy的一款图像处理包,它将图片作为NumPy数组进行处理,与matlab处理方法类似**。(对图像的简单处理如截取、擦除、改变RGB某一通道的值或者拼接只需要对对应的数组进行操作即可)** skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy),它对SciPy.ndimage进行了扩展,提供了更多的图片处理功能。 它由Python语言编写,由SciPy 社区开发和维护。skimage包由许多的子模块组成,各个子模块提供不同的功能。
本文介绍了一种基于神经网络的图像着色方法,该方法利用全局和局部特征进行图像着色。该方法通过一个端到端的神经网络来学习图像的局部和全局特征,并将其用于图像着色。该方法在多个数据集上进行了实验,并与其他方法进行了比较。实验结果表明,该方法能够有效地利用全局和局部特征进行图像着色,比传统方法具有更好的性能。"
原文链接:https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/108160915 创作不易,未经作者允许,禁止转载,更勿做其他用途,违者必究。
每个计算机视觉项目(无论是猫/狗分类器还是为旧图像/电影添加颜色)都涉及处理图像。最后,模型只能与基础数据一样好- 垃圾回收。这就是为什么在这篇文章中,着重于解释在Python中使用彩色图像的基本知识,它们的表示方式以及如何将图像从一种颜色表示转换为另一种颜色表示。
王小新 编译自 FloydHub Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 昨天,你可能惊喜地看到了Adobe做了个给人像上色的软件,然后伤心地发现只能搞定人脸,而且还没正式推出,现在能看到的
最近在使用OpenCV的Python接口时,遇到了一个错误:"module 'cv2' has no attribute 'CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE'"。我发现这个问题在一些较旧的OpenCV版本中出现,可能是因为OpenCV的API在某些版本中发生了变化。在这篇博客文章中,我将介绍这个问题的原因,并提供解决方案来解决这个错误。
当前,生成式AI模型,比如GAN、扩散模型或一致性模型,通过将输入映射到对应目标数据分布的输出,来生成图像。
完整的notebook文档:https://github.com/IBBD/IBBD.github.io/blob/master/python/python-opencv-guidelines.ipynb
随着数字多媒体技术的不断发展,数字图像处理技术被广泛应用于航空航天、通信、医学以及工业生产等领域中,新开发的产品在图像存储容量、图像质量、图像处理速度等方面有了新的要求。数字图像处理,一般是通过对像素的一些运算提高图像质量,在图像处理过程中,虽然处理算法简单,但是参与运算的数量大,数据需要多次重复使用。因此,图像处理往往是图像处理系统中最为耗时的环节,对整个系统速度影响最大。
视频着色可能是一种艺术形式,但人工智能模型也在慢慢掌握它。微软亚洲研究院,微软AI感知和混合现实部门,哈马德滨哈利法大学和南加州大学创新技术研究所的科学家们共同发表了一篇论文,详细介绍了第一个基于自动示例(从参考图像导出)视频着色的端到端系统。在定量和定性实验中,它都取得了优于现有技术的成果。
彩色图像:每个像素由R、G、B三个分量表示,每个通道取值范围0~255。数据类型一般为8位无符号整形。
在本文中,将介绍用于课堂内Kaggle挑战的方法。花了大约两个星期的时间在挑战赛上,最终提交分数为0.97115,使在最终排行榜上排名第二。
PIL是python image libaray缩写,是python语言的图像处理库,很多时候对于一些简单的图像处理,我们经常使用的是其中一个fork项目pillow,它的github地址如下:
来源:量子位 本文长度为7970字,建议阅读8分钟 本文为你介绍通过搭建神经网络,来给黑白照片上色的教程。 深度学习云平台FloydHub最近在官方博客上发了一篇通过搭建神经网络,来给黑白照片上色的教程,在Twitter和Reddit论坛上都广受好评。 FloydHub是个YC孵化的创业公司,号称要做深度学习领域的Heroku。它在GPU系统上预装了TensorFlow和很多其他的机器学习工具,用户可以按时长租用,训练自己的机器学习模型。免费版支持1个项目、每月20小时GPU时长、10G存储空间,
对于彩色或者灰度图像,可以设置多个或者一个阈值, 使用它们就可以实现对图像像素数据的分类,这在图像处理上有一个专门的术语——图像分割。 对灰度图像来说,图像分割本质上就是图像阈值化的过程, OpenCV中提供了五种图像阈值化的方法,假设对于灰度图像,给定一个灰度值T作为阈值,则可以通过这五种阈值化方法实现对灰度图像的阈值化分割, 下面笔记这五种阈值化分割方法。
matlab——imadjust函数作用: 对进行图像的灰度变换,即调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵
1. 学习目标 图像像素的读写操作; 图像像素的遍历; 2. 像素的理解 像素实际大小:dpi * inches = 像素总数; ppi (pixels per inch):图像的采样率 (在图像中,每英寸所包含的像素数目) dpi (dots per inch): 打印分辨率 (每英寸所能打印的点数,即打印精度) 3. OpenCV 中像素 灰度图像排序 📷 彩色图像排序 📷 4. 像素的访问与赋值 4.1 获取图像维度信息;image.shape 4.1.1 灰度图像维度信息 获取灰度图像维
在老版本的sharp中,能够直接通过OverlayWith方法将灰度图片与原图片合成来获得具有alpha通道的图片。但是在新版本中,OverlayWith方法被废弃,所以我通过下面这种方法来实现类似的功能。
最后通过将灰度图像与倒置的模糊图像混合来创建铅笔草图。这是通过将灰度图像除以倒置的模糊图像来完成的。
本期将创建一个类似于Adobe Lightroom的Web应用程序,使用OpenCV和Streamlit实现图像的卡通化
最后通过将灰度图像与倒置的模糊图像混合来创建铅笔草图。 这是通过将灰度图像除以倒置的模糊图像来完成的。
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